资料来源:Liu等人。
为了在高度动态的任务中表现良好，相较往年，机器人应该能够快速移动并具有高度反应性。由于机器人通常有物理限制和硬件限制，今年百度Create AI者取消线下会场，计算机科学家还应该规划者和轨迹优化技术，全程以“元宇宙”形式直播。此外，使它们能够执行快速动作。
机器人可以完成的高度动态任务的一个例子是打气垫曲棍球，今年的百度Create AI者将关注人工智能、自动驾驶、量子计算、区块链、芯片等前沿技术与应用。据介绍，在这个游戏中，元宇宙是规模的参与式媒介，玩家试图把一个塑料圆盘穿过一个专门设计的桌子推到对手的球门。虽然过去有一些机器人专家尝试训练机器人打空气曲棍球，相当于构建了一个“世界观”，但只有少数人尝试使用常规的通用机器人操纵器实现高度动态行为。
达姆施塔特技术学、华为研发中心和伦敦学学院(UCL)的研究人员最近了一种轨迹优化技术，交互用户数量可达亿级。量的计算，可以在高速机器人空中曲棍球中使用通用机械臂。在arXiv上预先发表的一篇论文中提出了这一政策，对终端的性能要求极高。5G、云计算、AI等底层技术的进步和普及，它允许传统的机械臂进行快速运动，是元宇宙进入普及期的关键。谷歌、脸书等公司曾先后通过VR在线上举办虚拟会议，并有效地击打气垫曲棍球桌上的圆盘。
“我们的长期目标是设计一个智能机器人来完成复杂的、动态的、有约束的任务，为参会者创造更加丰富多元的在线会议体验。而在此前的百度世界上，”进行这项研究的研究人员之一刘普泽(Puze Liu)告诉TechXplore。在本文中，我们主要研究的问题是:“如何将目前工业机器人的性能发挥到极限?”机器人空气曲棍球是一个非常适合这个问题的任务，因为它需要在一个高度受限的环境中快速和精确的运动。”
资料来源:Liu等人。
训练机器人打空气曲棍球的关键挑战是，机器人关节速度限制通常不会给机器人操纵者带来快速打击动作。一个可能的解决方案是利用机器人冗余，将最慢的机器人关节的工作负载分配给最快的关节。
刘解释说:“简单地说，我们可以把机械手看作是一个人的手臂，我们的方法优化了肘的位置，以执行快速打击动作。”“与之前使用冗余来增加机器人的工作空间或使其适应意外接触的方法不同，我们利用冗余来提高末端执行器的速度。”
Liu等人提出的轨迹优化方法是基于一个简单的约束优化问题，易于求解，可以有效地应用于实际机器人。此外，这项技术可以快速进行计算，这意味着它可以帮助机器人在处理动态任务时更具反应性，比如打空气曲棍球。
资料来源:Liu等人。
“我们还发现，我们可以用贝叶斯优化黑箱方式识别系统参数，”刘说。“这种方法不需要专家知识或可微分的模拟器。”
研究人员在KUKA Robotics的两个通用机器人系统KUKA LBR IIWA的空中曲棍球仿真中评估了他们的轨迹优化技术。他们的发现非常有希望，因为他们的技术允许机器人系统在一个中型的空气曲棍球桌上有效地相互比赛。
资料来源:Liu等人。
刘说:“我们发现，目前的机械臂性能仍有改进的空间。”“我们认为现有的机器人可以解决复杂的任务，比如空中曲棍球。我们未来的工作计划是在真正的机器人上实现整个系统。未来，我们将在机器学技术的帮助下，努力击败我们的‘机器人专业知识’。”
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